Китайский технологический гигант Alibaba представил новую систему искусственного интеллекта RynnBrain, разработанную для управления роботами в реальном мире.
Анонс модели, состоявшийся во вторник, знаменует собой растущее стремление компании выйти на передний край в области робототехники и «воплощенного ИИ» — категории, включающей машины, которые непосредственно взаимодействуют с физической средой, такие как роботы и автономные транспортные средства. Эта сфера стала национальным приоритетом для Китая на фоне усиления технологической конкуренции с Соединенными Штатами.
RynnBrain, созданный исследовательским подразделением Alibaba DAMO Academy, призван решить ключевую слабость существующих робототехнических систем: плохую память о пространстве и времени. Традиционные системы часто забывают расположение объектов или неверно интерпретируют сцены.
Новая модель решает обе проблемы за счет внедрения пространственно-временной памяти, которая позволяет роботу вспоминать, где объекты появлялись ранее, и предсказывать их последующее движение. Система также поддерживает глобальную ретроспекцию, давая роботу возможность анализировать прошлые действия перед выбором следующего шага, что снижает количество ошибок в сложных задачах. Дополнительный слой интеллекта добавляет физико-пространственное мышление.
RynnBrain сочетает текстовую логику с пространственными подсказками, что позволяет машинам рассуждать способами, более точно отражающими реальные условия. Модель была обучена на основе визуально-языковой системы Alibaba Qwen3-VL и оптимизирована с помощью специальной архитектуры RynnScale, что, по заявлению компании, позволило вдвое увеличить скорость обучения без привлечения дополнительных вычислительных ресурсов.
Несмотря на то, что RynnBrain представляет собой первую в отрасли 30-миллиардную параметрическую модель, построенную по архитектуре "смесь экспертов" (Mixture-of-Experts), в процессе логического вывода активируется только 3 миллиарда параметров. Эта эффективность, как утверждает Alibaba, позволяет системе превосходить более крупные 72-миллиардные модели. Меньшие требования к выводу способствуют более плавному движению роботов и быстрому принятию решений, что критически важно для развертывания в реальных условиях с ограничениями по мощности и задержкам.
По данным компании, в ходе тестирования RynnBrain установил новые рекорды по 16 открытым эталонным тестам для воплощенного ИИ, оценивающим восприятие окружающей среды, пространственное мышление и выполнение задач. Модель превзошла конкурирующие системы, включая Gemini Robotics ER 1.5 от Google и Cosmos Reason 2 от NVIDIA. Параллельно с RynnBrain, DAMO Academy выпустила семь полностью открытых моделей, включая базовые и доработанные для коммерческого использования версии, чтобы снизить барьеры для разработчиков в области робототехники и ускорить внедрение в производство, логистику и сервисную робототехнику. Также был представлен новый оценочный фреймворк RynnBrain-Bench, сфокусированный на детальных пространственно-временных задачах, а не на статическом распознавании изображений. Этот шаг укрепляет позиции Alibaba в глобальной конкурентной гонке, где доминируют технологические лидеры и стартапы США, и определяет будущее машин, действующих в физическом мире.
Источник: New-Science.ru